Giải mã AI là gì và mức thu nhập hấp dẫn của AI Engineer

AI là gì? Công nghệ AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái với trí thông minh tự nhiên của con người. Theo khảo sát về lương ngành công nghệ thông tin năm 2023 – 2024 do ITviec tiến hành khảo sát, mức lương của các chuyên gia AI trên 5 năm kinh nghiệm có thể lên đến 75 triệu/ tháng.

Để hiểu hơn về công nghệ AI là gì và vị trí AI Engineer – một ngành nghề IT đang được rất nhiều người theo đuổi, ITviec đã có một buổi trao đổi với Nguyễn Ngọc Cẩn – AI Engineer tại Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel. Những chia sẻ trong bài viết dưới đây từ góc nhìn của một AI Engineer “chính hiệu” sẽ giúp giải đáp thắc mắc cho những bạn đang có ý định phát triển sự nghiệp theo hướng AI Engineer.

Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trong thời đại công nghệ 4.0, đi đâu người ta cũng nhắc đến AI và thậm chí mọi người còn xem AI như một “tượng đài” trong công nghệ máy tính hơn chỉ là xu hướng đơn thuần.

Vậy thì công nghê AI là gì? AI (Artifical Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái với trí thông minh tự nhiên của con người. Trong lĩnh vực học máy, AI có thể hiểu đơn giản là các mô hình, thuật toán được các kĩ sư AI (AI Engineer) phát triển.

AI là một ngành khoa học được sinh ra với mục đích làm cho máy tính có được trí thông minh. AI là mục tiêu của con người và có thể đạt được bằng nhiều cách, mà trong đó học máy (Machine Learning) là một phương tiện để đạt được mục tiêu đó. Bản chất của học máy là các mô hình, thuật toán có thể tự học hỏi trên dữ liệu đầu vào nhằm giải quyết một bài toán cụ thể. Nhờ có học máy mà chúng ta đã có thể tiến gần hơn tới AI.

Hiện nay học máy/AI đang tập trung vào các mục tiêu như giúp máy tính có khả năng nghe, nhìn, đọc, hiểu từ các dữ liệu âm thanh, hình ảnh, văn bản; hoặc có thể hỗ trợ con người xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mà con người phải giải quyết hằng ngày.

Một số hướng chính của AI/học máy hiện nay đang phổ biến như:

• Xử lý hình ảnh (Computer Vision)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
• Xử lý tín hiệu âm thanh (Audio Signal Processing)
• Xử lý dữ liệu lớn

Phân loại các loại công nghệ AI

Dựa trên khả năng của hệ thống mà người ta chia AI thành 3 loại:

Phân loại AI	Ý nghĩa
Narrow AI (Weak AI)	Thường chỉ giải quyết được một tác vụ nhỏ và không làm gì khác quá khả năng. Các ứng dụng có Narrow AI đang trở nên phổ biến, hiện diện hằng ngày như trợ lý ảo Siri, Google translate, hệ thống mở khoá bằng khuôn mặt.
General AI (Strong AI)	Có thể hiểu và học hỏi bất cứ tác vụ nào mà con người có thể làm. Chúng ta chưa đạt tới được trình độ AI này và vẫn cần nghiên cứu thêm, đặc biệt Microsoft đã đầu tư 1 tỷ USD vào OpenAI để phát triển Strong AI.
Super AI	Có thể vượt qua khả năng của con người, thậm chí làm tốt hơn con người ở nhiều bài toán. Ngoài ra AI này còn có thể hiểu được cảm xúc của con người và biểu đạt cảm xúc của riêng mình.

Xét về xu hướng của AI trong tương lai gần, Cẩn chia sẻ:

“Hiện tại chúng ta vẫn đang tìm các phương pháp để có thể làm tốt các bài toán nhỏ (nghe, nhìn, đọc, hiểu) trong hệ thống Weak AI, nên trong tương lai gần mình nghĩ chúng ta vẫn tiếp tục và phát triển các bài toán này. Nhưng trong 20 năm tới, có thể Strong AI có thể xuất hiện và đồng hành cùng loài người, ai mà biết được (cười).“

Trong cuộc sống, các ứng dụng của AI là gì?

Cẩn chia sẻ, AI được ứng dụng nhiều trong những công nghệ thuộc cuộc sống hằng ngày cũng như nhiều ngành nghề, chẳng hạn:

• Hệ thống nhận diện khuôn mặt thông qua các camera được gắn tại sân bay và các tòa nhà
• Xe tự hành của Tesla
• Các trợ lý ảo (như Siri, Google Assistant, Alexa) có khả năng nghe, hiểu, trả lời và làm việc cho mình
• Những ứng dụng trong y sinh, dùng AI để chẩn đoán bệnh dựa trên phim chụp X-quang, X-ray và MRI
• Quen thuộc hơn thì có những dòng smart TV, áp dụng công nghệ AI để cải tiến chất lượng hình ảnh hoặc nhận diện giọng nói…

Xem thêm việc làm AI Engineer trên ITviec

Điểm tốt và chưa tốt của công nghệ AI là gì?

Về điểm tốt, Cẩn chia sẻ rằng AI giúp cuộc sống của con người trở nên an toàn và hiệu quả hơn. Như xe tự lái của Tesla hoặc các trợ lý ảo.

Về điểm chưa tốt, độ chính xác của thuật toán vẫn chưa đủ tốt nên đôi khi gây phiền toái cho con người. Bên cạnh đó, vẫn có một số người đã huấn luyện học máy/AI cho các mục đích không tốt.

AI khác gì với Machine Learning và Deep Learning?

Có thể hiểu AI là mục tiêu của con người, mong muốn máy tính có thể có trí tuệ như loài người. Để làm nên trí tuệ đấy, máy học Machine Learning là một phương tiện được dùng để đạt được.

Bên trong Machine Learning có nhiều cách thức, thuật toán để học thì Deep Learning là nổi bật nhất. Nhờ có Deep Learning mà máy tính đã có thể giải quyết các bài toán không tưởng đối với máy tính nhiều năm trước như lắng nghe chính xác giọng nói của con người, nhận diện chính xác khuôn mặt trong hàng triệu khuôn mặt khác nhau…

Nhắc đến Deep Learning, Cẩn cũng “thổ lộ” rằng bạn ước đã học Deep Learning sớm hơn vì mãi đến khi đi làm thì mình mới biết Deep Learning có thể giải quyết được rất nhiều thuật toán, là một vũ khí cực kỳ lợi hại.

Tìm hiểu về ngành AI Engineer

Sau khi đã hiểu được AI là gì, Cẩn chia sẻ thêm về ngành AI Engineer nói riêng và những ngành nghề có liên quan đến công nghệ AI nói chung.

Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành AI Engineer

Thứ nhất, kỹ năng quan trọng nhất phải kể đến chính là khả năng học tập và chủ động trong học tập vì lĩnh vực AI còn khá mới và công nghệ AI luôn thay đổi hàng ngày.

Thứ hai, bạn phải biết lập trình hay nói đúng hơn là có nền tảng về IT. Những thứ như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình hướng đối tượng đều quan trọng.

Thứ ba, cũng không kém phần quan trọng chính là khả năng ngoại ngữ (nhất là kỹ năng đọc, hiểu) vì tài liệu về AI hầu như là tiếng Anh. Có một số người dịch sang tiếng Việt nhưng số lượng rất ít, không đáng kể.

Còn về xác suất thống kê hay đại số tuyến tính thì theo Ngọc Cẩn chia sẻ, chỉ cần các bạn duy trì được nền tảng lúc còn học ở trường và chủ động học hỏi thêm là được. Vì có nhiều bạn AI Engineer mà Cẩn biết cũng không thực sự giỏi toán nhưng vẫn làm việc được vì các bạn biết lập trình.

Xem thêm việc làm AI Engineer tại TP HCM

Công việc của một AI Engineer

Tại Viettel R&D, với vai trò là một AI Engineer, Cẩn phụ trách những công việc bao gồm:

• Thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh
• Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đang có
• Thảo luận với nhóm để giải quyết vấn đề trong khi huấn luyện
• Thảo luận với Business Analyst và Project Manager để định nghĩa hướng đi đúng đắn cho mô hình
• Đánh giá mô hình
• Triển khai trên sản phẩm của công ty

Nếu sau khi triển khai mà sản phẩm gặp vấn đề hoặc hoạt động không tốt thì mình phải kiểm nghiệm lại mô hình, có thể thêm hoặc thay đổi dữ liệu. Lúc này, vòng tròn công việc được lặp lại như mình đã nói ở trên, nghĩa là phải thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình…

Trong quá trình làm việc với công nghệ AI, Cẩn đã có những bất ngờ và kỷ niệm vui. Có khi mô hình suốt 3 tháng trời không thể huấn luyện được, bỗng dưng một ngày chỉ cần thay đổi một tham số, cách thức rất nhỏ thì tự nhiên mô hình hoạt động và chạy tốt.

Ngoài ra, làm việc với công nghệ AI không phải lúc nào cũng suôn sẻ, có những lúc Cẩn đã dùng rất nhiều thời gian để tìm hiểu thuật toán và huấn luyện mô hình, deadline thì đến chân nhưng mô hình vẫn không thể hoạt động được, kiểu như nhìn mèo ra chó ấy. (cười)

Cơ hội và Thách thức trong quá trình phát triển mô hình thuật toán

Theo Cẩn chia sẻ, AI Engineer xây dựng được thuật toán tốt thì sẽ có cơ hội triển khai thuật toán của mình ra thực tế. Khi đó thuật toán đó có thể trở thành tính năng lõi của cả dự án, giúp tăng cơ hội thăng tiến trong công ty.

Thách thức thì chắc chắn là có nhiều, vì để xây dựng được thuật toán có độ chính xác cao và đáp ứng được nhu cầu của công ty. Một AI Engineer phải liên tục học hỏi và nghiên cứu để cải thiện mô hình thuật toán của mình, đó là công việc đòi hỏi nhiều chất xám và kiên trì.

Sự khác nhau giữa AI Engineer và AI Researcher

Ngọc Cẩn nhận thấy rằng nhiều công ty thường không phân biệt rõ 2 vị trí này và có sự đánh đồng giữa 2 vị trí nhưng thật ra đây là 2 vị trí có những sự khác nhau nhất định. Theo quan điểm cá nhân của Cẩn:

• AI Researcher là người nghiên cứu. Công việc của họ là nghiên cứu để giải quyết các giới hạn của học máy. Bằng việc đọc các công bố khoa học, họ có thể tìm được các thuật toán để giải quyết các bài toán của dự án.
• AI Engineer là kĩ sư nên thường sẽ giải quyết các vấn đề liên quan đến kĩ thuật nhiều hơn. Chẳng hạn như lọc dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện và triển khải mô hình thuật toán. Vị trí này cũng yêu cầu nhiều kĩ năng về lập trình hơn.

Bạn có thể hiểu đơn giản: AI Researcher là người nghiên cứu và tìm giải pháp cho bài toán của doanh nghiệp. Còn AI Engineer là người sẽ phải lập trình, làm việc với dữ liệu, tìm kiếm công cụ và đánh giá để cho ra mô hình tối ưu nhất.

Nhu cầu tuyển dụng vị trí AI Engineer

Theo Cẩn chia sẻ, AI là ngành rất hot, nhu cầu tuyển dụng không bao giờ dừng lại cả. Nếu theo đuổi AI thì rất dễ kiếm việc. Thu thập của những người làm AI có kinh nghiệm cũng rất cao.

Nhà tuyển dụng cũng hiểu khó khăn khi tìm người nên rất sẵn sàng tuyển những người ít kinh nghiệm nhưng có năng lực học tập giỏi. Có rất nhiều bạn từ các trường đại học hàng đầu được săn đón với mức lương rất cao. Theo khảo sát về lương ngành công nghệ thông tin năm 2023 – 2024 do ITviec tiến hành khảo sát, mức lương của các chuyên gia AI như sau:

• Từ 1 đến dưới 3 năm kinh nghiệm: 14 triệu đồng/ tháng
• Từ 3 đến dưới 5 năm kinh nghiệm: 28 triệu đồng/ tháng
• Từ 5 đến dưới 8 năm kinh nghiệm: 75 triệu đồng/ tháng

Tham khảo đầy đủ các mức lương ngành trí tuệ nhân tạo theo vị trí.. năm 2023 – 2024 ngay!

Tuy nhiên, Cẩn cũng cho rằng, khi so sánh với năm 2017, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí AI Engineer có giảm đi đôi chút vì có rất nhiều công ty làm về AI nhưng đã “chết yểu” và các doanh nghiệp cũng rút ra bài học cho riêng mình. Hiện nay, vị trí này vẫn được tuyển dụng nhiều nhưng để tìm được một người có kinh nghiệm và thực sự biết làm thì không hề đơn giản.

Như Cẩn đã có chia sẻ ban đầu, nếu bạn là người có khả năng học tập và chủ động thì chẳng mấy chốc sẽ có thể bứt phá và trở thành một AI Engineer có tay nghề cao.

Xem thêm việc làm AI Engineer tại Hà Nội

Những tài liệu hữu ích khi tìm hiểu AI là gì

Dành cho những bạn muốn theo đuổi nghề AI Engineer nhưng vẫn còn chưa thật sự nắm rõ AI là gì, Cẩn gợi ý một vài trang web và tài liệu học tập hữu ích:

• Deeplearning.ai: Cung cấp các kiến thức cơ bản về Deep Learning, giúp nắm được nền tảng, hiểu sâu bản chất vấn đề bên trong của thuật toán. Đây là khóa học mình cực kỳ khuyến khích cho các bạn mới.
• Khóa học của fast.ai: Khóa học về các bài toán căn bản liên quan đến AI nhưng được chỉnh sửa để dễ tiếp cận hơn.
• Machine Learning Cơ Bản: trang blog tổng hợp nhiều thuật toán từ căn bản đến nâng cao, cách trình bày thân thiện, dễ hiểu và đặc biệt sử dụng tiếng Việt. Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.
• Sách Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach: sách được biên soạn bởi các chuyên gia đầu ngành, chuyên sâu và có phổ kiến thức rộng, phù hợp với các bạn đã có kiến thức nền tảng muốn tìm hiểu chuyên sâu hơn.
• Các câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản: Nhiều câu hỏi khá hay và hữu ích, các bạn có thể đọc thêm để hiểu về một số khái niệm cơ bản liên quan đến AI.

AI Engineer trong ngành IT nói gì?

Khi làm việc với trí tuệ nhân tạo, bạn có thể dành nhiều thời gian để tìm hiểu bản chất công nghệ AI là gì và “chinh phục” nó, nhưng khi làm việc với con người thật, liệu bạn có đủ kiên nhẫn?

Khi được hỏi về một sai lầm đáng nhớ nhất trong quá trình việc của mình, Cẩn đã chia sẻ với ITviec một câu chuyện vô cùng thú vị mà thiết nghĩ đây cũng là câu chuyện của những nhà lãnh đạo, team leader khác. Cẩn kể về lúc bạn còn làm Team Leader tại TMA Solutions,

Mình đã quá chú trọng vào kết quả và hiệu suất, cứ nghĩ làm gì thì làm, miễn sao hoàn thành công việc là được mà không quan tâm đến cảm xúc của những thành viên trong team.

Cụ thể, Cẩn đã đánh giá rất tệ vào kết quả công việc cuối quý của một bạn trong team do bạn ấy không hoàn thành đầy đủ chỉ tiêu được giao theo đúng deadline. Điều này đã dẫn đến việc team phải mất thêm 2 tháng để hoàn thành. Tuy vậy, khi được hỏi, bạn ấy chỉ im lặng không giải thích.

Khoảng thời gian sau này, sau khi tìm hiểu, Cẩn mới phát hiện ra rằng sở dĩ bạn ấy hay nghỉ làm và mất tập trung trong công việc là vì nhiều vấn đề gia đình. Vậy mà là một người dẫn dắt, Cẩn không nhận ra được vấn đề của thành viên, chỉ biết trách móc và đổ trách nhiệm. Vài tháng sau, bạn ấy cũng nghỉ làm ở công ty.

Kể từ lần đấy, Cẩn nhận ra rằng lãnh đạo con người là một việc vô cùng nhạy cảm và phức tạp, không thể giữ tư duy tư như vậy được.

Mình bắt đầu tìm hiểu những quyển sách về phong cách lãnh đạo và cách dùng người mà trong đó mình tâm đắc với nhất với cuốn “Nhà lãnh đạo xuất chúng” (Multipliers).

Bản thân mình cũng thay đổi rõ rệt hơn trong cả cách suy nghĩ lẫn hành động. Không chỉ gặp nhau ở công ty, mình và team còn hẹn gặp ngoài công việc: tán dóc ở quán cà phê, tham gia đá bóng chung, tổ chức tiệc tại gia… Mình để ý đến cảm xúc của đồng đội nhiều hơn chứ không chăm chăm vào hiệu suất công việc như trước nữa.

Xem thêm việc làm AI Engineer tại Đà Nẵng

Tiểu sử:

Sau khi hoàn thành lớp Cử nhân tài năng của trường Đại học CNTT, Cẩn có cơ hội học hỏi trong phòng nghiên cứu của trường về Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning).

Nhận thấy đó là niềm đam mê nên khi ra trường, Cẩn đầu quân cho GoodLand Informatics với vị trí AI Software Engineer. Sau đó không lâu, Cẩn trải qua một số vị trí khác như AI/Machine Learning Engineer và Computer Vision Team Leader tại TMA Solutions, AI Researcher tại Cinnamon AI Labs…

Hiện tại, Cẩn đang là AI Engineer cho Tổng công ty Công nghiệp Công nghệ cao Viettel.

Bạn thấy bài viết hay và cần thiết với nhiều người? Đừng ngại nhấn nút Share bên dưới nhé.

Và đừng quên tham khảo việc làm AI Engineer trên ITviec nhé!